深度学习作为人工智能的核心领域，其计算需求对硬件性能提出了极高要求。显卡（GPU）在此过程中扮演着至关重要的角色，以下是关键知识点：
为什么需要高性能显卡？
- 并行计算能力：现代GPU拥有数千个核心，可同时处理大量矩阵运算（例如NVIDIA_Tesla_V100）
- CUDA架构优势：NVIDIA显卡的CUDA核心专为深度学习优化（如RTX系列的Tensor Core）
- 内存带宽：显存带宽直接影响模型训练速度（建议选择拥有至少12GB显存的型号）
推荐显卡型号 📊
| 品牌 | 型号 | 显存 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| NVIDIA | A100 | 40GB | 大规模模型训练 |
| AMD | Radeon Instinct MI210 | 16GB | 机器学习实验 |
| Intel | Arc A380 | 8GB | 入门级深度学习 |
💡 提示：选择显卡时需注意其是否支持深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）
学习资源 📚
- 深度学习基础概念（本站链接）
- 显卡性能对比测试：GPU_Selection_Guide
- 实战教程：DL_Frameworks_Installation